Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning zijn tegenwoordig belangrijke technologische concepten. We hebben dagelijks te maken met de toepassingen van deze innovatieve technologieën, of het nu gaat om moderne zoekmachines, geautomatiseerde processen, chatbots of intelligente assistenten op onze smartphones.
AI en machine learning zijn nauw met elkaar verweven en de termen worden vaak door elkaar gebruikt. Ze zijn echter niet precies hetzelfde. Hieronder lees je wat je moet weten over kunstmatige intelligentie en machine learning en de belangrijkste verschillen tussen de twee.
Wat is het verschil tussen AI en machine learning? Het korte antwoord
Kunstmatige intelligentie is het vermogen van computers om menselijke cognitieve functies zoals leren, probleemoplossing en besluitvorming na te bootsen. Dit wordt bereikt door middel van diverse tools, waaronder machine learning. Machine learning is dus een subset of toepassing van AI. Het is de technologie die computers in staat stelt informatie te verwerken zonder directe instructies. Door middel van machine learning kan het systeem patronen herkennen en ervaring opdoen, wat het systeem helpt zichzelf te verbeteren.
Wat is AI?
Kunstmatige intelligentie is een complex concept, omdat het een breed onderwerp omvat. De term werd al in het midden van de 20e eeuw bedacht door een Amerikaanse computerwetenschapper genaamd John McCarthy. Hoewel de geschiedenis van AI ver teruggaat, kon de discipline zich pas echt ontwikkelen toen we begrepen hoe het menselijk brein werkt. Tegenwoordig kunnen we AI beschouwen als zowel een multidisciplinair ingenieursvakgebied dat systemen creëert die bepaalde elementen van menselijk gedrag nabootsen, als een reeks technologieën die dit mogelijk maken. Met kunstmatige intelligentie bedoelen we machines die in staat zijn om "intelligent" te handelen. AI is een breed vakgebied dat talloze subgebieden omvat. De tools die AI gebruikt om taken op een mensachtige manier uit te voeren, omvatten de volgende middelen:
- Natuurlijke taalverwerking – het vermogen van een computer om menselijke taal te begrijpen en te interpreteren, waardoor deze op de juiste manier kan reageren
- Machine learning – processen die computers in staat stellen te leren op basis van datasets
- Deep learning – een geavanceerd type machine learning dat computers instrueert om lagen data te analyseren en te leren door ervaring
- Computervisie – het vermogen van computers om afbeeldingen te interpreteren door ze op te splitsen en te analyseren
- Neurale netwerken – systemen ontworpen op basis van het menselijk brein met als doel informatie te classificeren
- Cognitieve computing – algoritmen ontworpen om tekst, afbeeldingen, spraak en meer te interpreteren, zoals het menselijk brein dat doet
Soorten AI
Hoewel er nog steeds veel onduidelijkheid bestaat rondom het vakgebied AI, wordt kunstmatige intelligentie doorgaans onderverdeeld in twee categorieën: toegepaste en algemene AI.
Toegepaste AI is wat de meeste mensen voor ogen hebben als ze het woord "AI" horen. Dit betreft de toepassing van AI in systemen die zijn ontworpen om menselijke intelligentie na te bootsen. Toegepaste AI wordt bijvoorbeeld gebruikt in zelfrijdende autoʼs. Algemene AI is echter het gebied waar de meest geavanceerde innovaties momenteel plaatsvinden.
Algemene AI is een opkomend vakgebied dat zich richt op het creëren van universele systemen die elke taak aankunnen. Dit is waar machine learning in beeld komt.
Volgens een andere indeling kunnen we ook onderscheid maken tussen algemene en specifieke AI.
Kunstmatige algemene intelligentie (AGI, sterke AI, volledige AI, enz.) is het vermogen van intelligente agenten om intellectuele taken te leren zoals een mens dat kan. Sommigen noemen systemen die bewustzijn en gevoel bezitten (of dit op zijn minst nabootsen) ook wel sterke AI.
Daarentegen richt smalle (of zwakke) AI zich op het oplossen van slechts één specifiek probleem. Academici noemen programmaʼs die geen mensachtige cognitieve vaardigheden bezitten ook wel zwakke AI. Wat is machine learning? Machine learning is een vakgebied dat methoden ontwikkelt die data gebruiken om te leren en processen te verbeteren. Het draait allemaal om het gebruiken van data om echte kennis te creëren. Machine learning is een sleutelcomponent van kunstmatige intelligentie. Hoewel het concept baanbrekend is, werd het idee van machine learning bij de ontwikkeling ervan als zijn tijd ver vooruit beschouwd. Het gaat terug tot 1959, toen Arthur Samuel, een medewerker van IBM, de mogelijkheid overwoog om een computer te leren zichzelf te leren in plaats van er informatie aan te geven. De eerste versie van een "lerende" machine werd ontwikkeld in 1960. Deze was ontworpen om elektrocardiogrammen, sonarsignalen en spraakpatronen te analyseren. Deze vroege machine werd getraind door middel van rudimentair reinforcement learning. Een mens moest de machine trainen en aansporen om foute beslissingen te herzien, wat vergelijkbaar is met sommige methoden die zelfs vandaag de dag nog worden gebruikt. Hoe werkt machine learning? Zoals gezegd is machine learning een onderdeel van AI. Machine learning helpt intelligente systemen bij het uitvoeren van taken door voorspellingen te doen op basis van eerdere ervaringen. Machine learning gebruikt algoritmen om een model te bouwen. In de eerste fase moet de gebruiker voorbeeldgegevens (of "trainingsgegevens") invoeren. Zodra er voldoende informatie is aangeleverd, kan het machine learning-algoritme voorspellingen en beslissingen nemen zonder tussenkomst. Om die reden wordt machine learning ook vaak voorspellende modellering of voorspellende analyses genoemd. Natuurlijk is hiervoor een grote hoeveelheid data nodig. De opkomst van internet bood de perfecte bron voor machine learning, omdat het enorme hoeveelheden digitale informatie direct beschikbaar maakt. Machine learning wordt ook ondersteund door neurale netwerken, die zijn ontworpen om data te classificeren op dezelfde manier als onze hersenen. Door informatie te classificeren en opnieuw te classificeren, blijft het systeem zichzelf verbeteren. De machine kan leren van eerdere gegevens zonder dat programmeurs iets hoeven te doen.
Soorten machine learning
Machine learning kent drie hoofdtypen: supervised, unsupervised en reinforcement machine learning. Daarnaast wordt semi-supervised machine learning door sommigen ook als een aparte categorie beschouwd.
Supervised machine learning is gebaseerd op voorbeelden. De gebruiker levert de machine een dataset aan, die niet alleen de invoer, maar ook de gewenste uitvoer bevat. Op basis van dit voorbeeld bepaalt de machine de route van A naar B. De machine identificeert de patronen die de processen tussen de input en de output verklaren en gebruikt deze om voorspellingen te doen die de gebruiker kan corrigeren. Hoe langer het proces duurt, hoe hoger de nauwkeurigheid. Semi-supervised learning gebruikt gelabelde en ongelabelde data om de machine te leren data correct te labelen. Unsupervised learning werkt, zoals de naam al suggereert, zonder menselijke tussenkomst. De gebruiker hoeft onjuiste voorspellingen niet te corrigeren. In dit model bestudeert het machine learning-algoritme data om patronen te identificeren. Naarmate het meer en meer data verwerkt, verbetert het besluitvormingsvermogen. Ten slotte is reinforcement learning in essentie gebaseerd op vallen en opstaan. Het machine learning-algoritme onderzoekt verschillende opties op basis van een reeks inputs en vergelijkt de resultaten om het meest optimale proces te bepalen. Dit model stelt het algoritme in staat om te leren van ervaringen. Belangrijkste verschillen tussen AI en machine learning: Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn complexe disciplines. Hieronder staan enkele belangrijke verschillen tussen beide om u te helpen hun relatie beter te begrijpen.
AI
- AI is een interdisciplinair vakgebied.
- AI heeft een breed toepassingsgebied.
- Het doel van het gebruik van AI is het creëren van intelligente systemen die een reeks complexe taken kunnen uitvoeren.
- AI geeft een computer het vermogen om menselijke cognitie na te bootsen.
Machine learning
- Machine learning is een subset en toepassing van AI.
- Het heeft een smaller toepassingsgebied.
- Machine learning-disciplines zijn gericht op het ontwerpen van machines die de specifieke taken uitvoeren waarvoor ze getraind zijn.
- Machine learning stelt computers in staat om te leren op basis van data en patronen.
Hoe werken AI en machine learning samen?
Zoals we al zeiden, zijn AI en machine learning nauw met elkaar verweven. Terwijl AI door computers wordt gebruikt om taken op een mensachtige manier uit te voeren, biedt machine learning de middelen om de intelligentie te ontwikkelen. AI-systemen worden ontworpen met behulp van een reeks technieken, waaronder machine learning. Sterker nog, machine learning is de afgelopen jaren uitgegroeid tot een van de belangrijkste manieren waarop kunstmatige intelligentie wordt gebruikt.
Toepassingen van AI en machine learning in diverse sectoren
Tegenwoordig zijn AI- en machine learning-toepassingen overal om ons heen. Of je nu een Google-zoekopdracht uitvoert, door je door algoritmes gestuurde sociale mediafeeds scrollt of de aanbevelingen van Netflix bekijkt, je hebt onbewust interactie met machine learning-modellen. Is het je opgevallen dat de aanbevelingen op dergelijke platforms steeds beter worden naarmate je de dienst langer gebruikt? Dit komt doordat het machine learning-algoritme steeds meer data verzamelt en nauwkeurigere voorspellingen doet op basis van uw gewoonten. Deze technologieën hebben hun weg gevonden naar bijna alle sectoren, waaronder de detailhandel, de gezondheidszorg, het bankwezen, de klantenservice, het transport en de productie. Volgens een onderzoek van IBM heeft 35% van de bedrijven wereldwijd al AI in hun processen geïmplementeerd. Nog eens 42% onderzoekt de mogelijkheden. AI en machine learning vormen de drijvende kracht achter chatbots, apps voor taalvertaling, voorspellende tekst, zelfrijdende autoʼs (zoals Tesla), AI-assistenten (zoals Alexa en Siri) en vele andere tools die in de 21e eeuw deel zijn gaan uitmaken van ons dagelijks leven. De toekomst van intelligente machines: AI en machine learning worden steeds meer noodzakelijke technologieën voor bedrijven die willen bijblijven. Het is daarom cruciaal om het verschil en de relatie tussen deze twee concepten te begrijpen. De implementatie van AI kan bedrijven niet alleen helpen om data efficiënter te verzamelen en te analyseren, maar verhoogt ook de operationele efficiëntie en verbetert de besluitvorming. De snelle ontwikkeling ervan opent nu al nieuwe zakelijke mogelijkheden en zal ongetwijfeld onze toekomst vormgeven.
